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行行查,行业知识图谱(快速了解行业本质)!

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我们可能已经了解了很多机器学习和深度学习的算法,但是那似乎离我们心中的 “人工智能” 还很遥远。我们训练的模型,更像是一个具有统计知识的机器,从关联和概率的角度出发,试图在描述世界背后的 “真理”。然而,我们更希望的是,像人一样,具有分析和推理能力的机器智能。如果你问我,哪一种形式最接近我心中的 “人工智能”,我会说:知识图谱。

今天,就让我们来解决一个问题:什么是知识图谱?

实际上,知识图谱并不是一个全新的概念,早在 2006 年就有文献提出了语义网(Semantic Network)的概念,呼吁推广、完善使用本体模型来形式化表达数据中的隐含语义,RDF(resource description framework,资源描述框架)模式和 OWL(Web ontology language,万维网本体语言)就是基于上述目的产生的。用电子科技大学徐增林教授的论文原文来说:

知识图谱技术的出现正是基于以上相关研究,是对语义网标准与技术的一次扬弃与升华。

目前,随着智能信息服务应用的不断发展,知识图谱已广泛应用于智能搜索,智能问答,个性化推荐等领域。

知识图谱定义

知识图谱,本质上,是一种揭示实体之间关系的语义网络。

如果你看过网络综艺《奇葩说》第五季第17期:你是否支持全人类一秒知识共享,你也许会被辩手陈铭的辩论印象深刻。他在节目中区分了信息和知识两个概念:

  • 信息是指外部的客观事实。举例:这里有一瓶水,它现在是7°。
  • 知识是对外部客观规律的归纳和总结。举例:水在零度的时候会结冰。

“客观规律的归纳和总结” 似乎有些难以实现。Quora 上有另一种经典的解读,区分 “信息” 和 “知识” 。

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有了这样的参考,我们就很容易理解,在信息的基础上,建立实体之间的联系,就能行成 “知识”。当然,我认为叫事实(Fact)更为合适。换句话说,知识图谱是由一条条知识组成,每条知识表示为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object)。

知识图谱实际上就是如此工作的。曾经知识图谱非常流行自顶向下(top-down)的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式,再将实体加入到知识库。该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库,例如 Freebase 项目就是采用这种方式,它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。

然而目前,大多数知识图谱都采用自底向上(bottom-up)的构建方式。自底向上指的是从一些开放链接数据(也就是 “信息”)中提取出实体,选择其中置信度较高的加入到知识库,再构建实体与实体之间的联系。

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原创文章,作者:hcyahoo,如若转载,请注明出处:http://www.17bigdata.com/%e8%a1%8c%e8%a1%8c%e6%9f%a5%ef%bc%8c%e8%a1%8c%e4%b8%9a%e7%9f%a5%e8%af%86%e5%9b%be%e8%b0%b1%ef%bc%88%e5%bf%ab%e9%80%9f%e4%ba%86%e8%a7%a3%e8%a1%8c%e4%b8%9a%e6%9c%ac%e8%b4%a8%ef%bc%89%ef%bc%81/

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